韩立明
- 作品数：4 被引量：23H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术机械工程更多>>
- 基于遥测数据的航天器长期性能预示方法研究被引量：6
- 2013年
- 遥测数据的变化能够反映航天器性能的状态和改变,根据这些改变,能够对航天器关键部件的性能和趋势进行预测。首先利用基于x-11的数据分解方法,将遥测数据分为趋势项、季节项和随机项,之后针对这3种变化类型的数据分别利用BP神经网络、多项式拟合、AR模型、非参数回归等方法进行预测,形成融合后的预测结果,并对算法的应用效果进行了分析,此外还计算了衰减因子。针对某航天器温度参数的实验结果表明,提出的预测方法平均相对误差小于10%,能够有效的用于航天器遥测数据的性能趋势预测,具有较强的航天器工程应用价值。
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- 关键词：遥测数据多项式拟合BP神经网络AR非参数回归
- 惯测组合系统寿命预测方法研究
- 寿命预测方法大致包括基于模型寿命预测、基于统计学寿命预测以及基于数据驱动寿命预测三类方法。其中基于模型的预测精度最高，但各类物理模型建模较为困难，许多常量参数值随着材料的性质和环境应力不同有一定差别，而对于系统级的寿命预...
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- 关键词：物理模型
- 基于粒子群优化神经网络的卫星故障预测方法被引量：19
- 2013年
- 随着卫星数量和应用领域的日益增多,确保卫星的安全稳定运行,及时发现故障、处理故障,已成为运行管理工作的重点,因此有必要开展故障预测技术的研究;提出了一种粒子群优化的神经网络方法,实现卫星的故障预测;首先,基于卫星的原理和运行特点,通过卫星遥测参数获取特征;其次,利用神经网络对卫星关键遥测参数进行近似和建模,并利用粒子群算法对神经网络进行优化;之后,利用时间序列方法对遥测参数进行预测,并将预测结果与粒子群优化的神经网络的输出进行比较,根据神经网络的输入层与输出层之间的关联信息实现对卫星的预测;最后,利用带有故障信息的电源系统真实遥测数据来对本文提出的方法的可行性进行验证,使用粒子群优化神经网络对遥测参数进行建模,能够很好地检测遥测参数是否正常,预测值与真实值的验证结果证明了在卫星故障预测中应用粒子群优化神经网络的有效性。
- 房红征史慧韩立明罗凯李蕊
- 关键词：故障预测卫星粒子群优化神经网络时间序列
- 惯性导航系统寿命预测算法设计与数据分析被引量：1
- 2011年
- 武器装备服役期长,可靠性要求高,其寿命周期内装备保障人员不仅需要完成必要的测试与维修,同时需要明确装备未来性能发展趋势、寿命水平,从而实现提前采取维修措施,以保证装备长期的战备完好;文中以装备寿命预测相关项目为背景,研究分析装备寿命预测算法、预测前相应的预处理方法以及预测方法的优化算法;通过实际数据计算与分析,完成算法的应用和验证,为武器装备PHM相关应用提供方法研究基础与参考。
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